Notice bibliographique
Résumé
In recent years, tau immunotherapy has advanced from proof-of-concept studies [Sigurdsson EM, NIH R01AG020197, 2001; Asuni AA, et al: J Neurosci 2007;27:9115-9129], which have now been confirmed and extended by us and others. Phase I clinical trials on active and passive tau immunizations are being conducted, with several additional passive tau antibody trials likely to be initiated in the near future for Alzheimer's disease and other tauopathies. Because tau pathology correlates better with the degree of dementia than amyloid-β (Aβ) pathology, greater clinical efficacy may be achieved by clearing tau than Aβ aggregates in the later stages of the disease, when cognitive impairments become evident. Substantial insight has now been obtained regarding which epitopes to target, mechanism of action and potential toxicity, but much remains to be clarified. All of these factors likely depend on the model/disease or stage of pathology and the immunogen/antibody. Interestingly, tau antibodies interact with the protein both extra- and intracellularly, but the importance of each site for tau clearance is not well defined. Some antibodies are readily taken up into neurons, whereas others are not. It can be argued that extracellular clearance may be safer but less efficacious than intraneuronal clearance and/or sequestration to prevent secretion and further spread of tau pathology. Development of therapeutic tau antibodies has led to antibody-derived imaging probes, which are more specific than the dye-based compounds that are already in clinical trials. Such specificity may give valuable information on the pathological tau epitope profile, which could then guide the selection of therapeutic antibodies for maximal efficacy and safety. Hopefully, tau immunotherapy will be effective in clinical trials, and further advanced by mechanistic clarification in experimental models with insights from biomarkers and postmortem analyses of clinical subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».